关注“Teamcenter笔记”，发送“工业软件群“加入工软大家庭！商务合作请回复“二维码“！
技术在工程和制造软件中始终发挥着决定性作用。从早期的 CAD 到今天的云端 PLM，背后的驱动力一直是数据规模的增长、计算架构的升级以及企业对协同与效率的不断追求。如果回顾过去几十年 PLM 系统的技术演变，会发现它与数据库、网络、云计算等技术的进步紧密相关。
1. 从专有数据库到标准化 SQL：PLM 的起点
早期的 CAD 系统高度依赖特定的图形工作站和计算能力，工程师往往需要在昂贵的硬件上运行设计软件。随着设计数据量的增加，**PDM（产品数据管理）**应运而生，用来管理 CAD 文件和元数据。这些 PDM 系统大多依赖专有数据库和文件管理系统，局限性非常明显——系统封闭、扩展性差、难以与其他 IT 系统集成。
虽然这种架构今天已基本退出舞台，但它奠定了 PLM 的雏形。典型的例子是 Solidworks PDM Workgroup，尽管 Dassault Systèmes 在 2018 年就正式停止维护，但一些企业至今仍在使用。
2. SQL 数据库架构：PLM 的黄金时代
进入 2000 年后，SQL 数据库逐渐成为 PLM 的主流技术基础。与专有数据库相比，SQL 数据库具备标准化、成熟、可扩展的优势，使 PLM 能够管理复杂的 物料清单（BOM）、变更流程和多用户并发操作。
这一时期的 PLM 系统有几个显著特点：
独立数据库系统：以 SQL 为核心，支持 BOM、CAD 文件、工艺流程等数据管理。
企业级扩展：成熟的 SQL 架构使得系统可以支持成千上万用户，并成为大型 OEM 厂商和跨国企业的基础。
Web 应用雏形：部分厂商开始引入 Web 应用服务器，让用户能通过浏览器访问 PLM 功能。
典型系统包括 Siemens Teamcenter、Aras Innovator 等。直到今天，大多数成熟 PLM 依然基于 SQL 数据库，这种架构被认为是稳定可靠的“黄金标准”。
3. IaaS 与托管模式：第一代云 PLM
过去十年，随着 IaaS（基础设施即服务）和虚拟化计算的普及，许多传统 PLM 系统开始探索“上云”。这催生了第一代 托管型云 PLM：
单租户为主：大多数系统采用单租户架构，客户各自拥有独立的数据库实例，数据隔离性强，但共享与协同能力不足。
SQL 数据库依旧核心：虽然运行在云上，但系统依然依赖 SQL 数据库，这在扩展性上形成瓶颈。
多租户应用的尝试：部分厂商在应用层面引入多租户，但底层数据模型仍未彻底突破。
一个典型案例是 PTC Windchill。它证明了传统 PLM 系统可以迁移到云端，并服务于多家公司，但同时也暴露了单租户模式下跨企业协作、数据共享的局限。
4. 现代 PLM：NoSQL 与微服务驱动
进入 SaaS 时代，PLM 架构正在发生根本性变化。与以往单一依赖 SQL 不同，现代 PLM 系统采用 多模数据库 与 微服务架构，具备以下特点：
多语言持久性（Polyglot Persistence）
SQL 负责事务一致性和结构化数据管理
NoSQL（文档、图形、搜索等数据库）处理非结构化数据和大规模查询
图数据库为产品关系、BOM 层级和供应链网络提供高效建模
微服务与全球部署
系统被拆解为多个独立的微服务，结合现代 IaaS 平台，可在全球范围内快速部署与扩展。
多租户 SaaS 架构
不同客户共享同一应用实例和数据库，但通过逻辑隔离保证数据安全，真正实现跨团队、跨企业的协作与共享。
典型案例包括：
Autodesk Forge：以 API 驱动的云平台，支持 CAD/PLM 功能扩展
Onshape：完全基于浏览器的 CAD+PDM/PLM SaaS 系统
OpenBOM：原生云架构的协同 BOM 管理平台
这些新型 PLM 平台已经摆脱了传统 SQL 架构的束缚，具备更强的数据共享能力和更快的迭代节奏。
5. 行业挑战：架构透明度与客户困惑
尽管 PLM 技术在不断演进，但市场营销与技术架构之间的脱节仍然严重。许多厂商在宣传中展示的“系统架构图”更像是营销材料，而不是技术真相。这给客户和行业分析师带来两方面困惑：
无法清晰对比不同系统的技术优势与局限
难以评估长期投资回报与未来集成能力
PTC 收购 Arena Solutions 就是一个典型案例：两个平台如何整合？架构如何兼容？这类问题在 PLM 行业屡见不鲜。
6. 结论：PLM 架构的下一个十年
PLM 的未来，不仅仅是产品功能的竞争，更是架构的较量。
SQL 时代已接近尾声：未来的 PLM 不可能完全依赖单一 SQL 数据库。
SaaS 与多租户将成为主流：跨企业、跨供应链的协作需求，迫使 PLM 走向真正的云原生架构。
多模数据库与微服务将是标配：只有这样，系统才能满足全球化企业在数据共享、实时分析和智能化决策上的需求。
这意味着 PLM 架构师和实施团队需要学习并掌握现代云架构、NoSQL、API 优先设计、微服务编排等知识，否则很可能在项目中犯下代价高昂的错误。